📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. **全体的な傾向と時系列推移**
– **総合WEIスコア**: データ全体を見ると、7月初めには比較的安定していたものの、7月6日から大幅に上昇し、その後やや高いレベルを維持している。
– **個人および社会WEI平均**: 個人WEIスコアは、7月6日から8日にかけて急上昇が見られる。社会WEIは日々の変動が大きく、特に7月6日には急激な上昇を記録している。
#### 2. **異常値とその背景**
– **異常値の検出**: 指摘された異常値は、特に7月2日および7月6日から7日にかけて多く見られ、これらは一般的なトレンドからの大きな逸脱を示している。この異常値発生の背景には、社会的なイベントや経済的な変動、または評価方法自体の変更が考えられる。
#### 3. **季節性・トレンド・残差分析**
– **社会と個人の対比**: 社会的要因は大きな季節性パターンを示しているようであり、これは公共政策や重大な社会問題への反応に関連している可能性がある。
– **残差**: 説明できない残差が一部では見られるが、データ収集のエラーや急激な外的変動を示している可能性がある。
#### 4. **項目間の相関**
– 高い相関が見られる項目もある一方で、個別要素間の相関は一貫していない。社会ファクターでの相関が高い項目は、政策変更や公共の関与の増加を示唆している可能性がある。
#### 5. **データ分布の解析**
– **箱ひげ図の分析**: 個人及び社会WEIの中央値がそれぞれの項目で顕著であり、異常値が多く含まれるが、それがエラーであるかもしれない点で慎重な解釈が必要である。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1の高い寄与率**: PC1が0.75という高い寄与率を示していることから、この成分がWEIの大部分を説明している。これは、おそらく広い範囲の社会的要素と価値が個人の評定に強く影響していることを示唆している。
– **PC2の低寄与率**: PC2が特定のサブセット（心理的ストレスや個別な健康指標）に関連する可能性があり、それはサブグループまたは個人差を示唆する。
### 総括
この期間中のWEIスコアの推移は、外部環境変動による影響が大きく、特定のイベントが大幅なスコア変動をもたらした可能性を示している。データセットの特異なピークと谷は個別評価にも影響を与えており、政策立案者や研究者がこれらの変動を理解し、その背景を調査することが重要である。さらに、これらの分析結果を用いて今後の予測モデルの精度向上やより詳細な政策影響分析に役立てることができる。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データは全体として上昇傾向を示しています。
– グレーの範囲内でのデータが大部分を占め、7月中旬から安定傾向が観察されます。
– 予測のランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、高めの安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には一部のデータ点が外れ値としてマークされています。これらは通常のパターンからの逸脱を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、その範囲内での動きが考慮されています。
– 紫の線はランダムフォレストによる予測を示しており、安定した高い予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の比較では、予測が実績の上昇傾向に合わせて調整されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期に実績データが増加し、不確実性の範囲に収まる成長を見せています。予測はその成長を考慮して高い位置での安定を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の不安定な成長から、ある程度の規模の達成や外部要因の影響による安定化が感じられます。
– 予測が高いスコアで安定していることから、長期的にはプラスの影響が期待されます。
– ビジネスや社会的な施策の成功例として、さらなる拡大や改善に向けた前向きなアプローチが推奨されます。
このグラフは、成長と安定の均衡を理解し、将来的な取り組みを強化するための重要な指標となるでしょう。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 前半の実績データ（青のプロット）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 予測データ（赤と紫の線）は、横ばいまたは少し増加する傾向が見られます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 外れ値（黒い丸で囲まれたデータポイント）がいくつか見られますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは過去30日の実績を示しており、実績データとともに明確なトレンドラインを描いています。
– 赤の×印はAIによる予測値を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰によるもので、比較的安定した予測を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示し、この範囲が小さいため、予測の精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で一致する部分も見られますが、予測はかなり安定しており、実績の変動が予測にどの程度反映されているかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは上昇傾向にあり、予測もそれに続いているかたちですが、予測の範囲はより狭く、安定的な動き。
6. **直感的および社会的な影響**:
– グラフから、実績に基づく将来の安定予測が確認でき、社会的またはビジネスの意思決定において、長期的な安定性が期待できると考えられます。
– 予測と実績が近いことは、モデルの精度が高いことを示しており、計画立案やリソース配分に役立つ情報を提供します。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、概ね横ばいまたはわずかな上昇トレンドにあります。
– しかし、期間が狭いため、全体的なトレンドの識別は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの一部は黒い円で囲まれており、異常値として示されています。
– これらの外れ値は、通常の範囲から外れており、特定の要因（例：季節的な変動やイベント）が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実際の実績スコアを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測範囲内にある場合は、予測が信頼できることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ピンク色のラインはランダムフォレスト回帰による予測。予測は実績と異なるパターンを示しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は図示されていませんが、異なるモデルの結果を比較することで、予測の信頼性や精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のデータポイントは予測の範囲内であり、予測モデルが一定の精度を持っていることを示しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– データの安定性を示すため、横ばいトレンドはポジティブにもネガティブにも捉えることができます。安定性はリスク軽減につながりますが、成長機会の欠如も示唆します。
– 異常値は、新しい政策や社会動向に対する警告となり得ます。
このグラフからは、データの安定性を利用しつつも、異常値や予測モデルの改善を通じて、より効果的な社会戦略を形成する必要性があることが示唆されます。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体としてほぼ横ばいですが、やや増加傾向にあることが見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは外れ値としてマークされており、通常の範囲から逸脱しています。これらは何らかの異常が発生している可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績で、灰色の領域内にある点も多く、予測の不確かさの範囲内に収まっています。
– 線形回帰（青）は横ばいの予測ですが、ランダムフォレスト（紫）は上昇傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとそれぞれの予測モデルはある程度一致していますが、ランダムフォレストがより楽観的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほぼ一定の範囲内に収まっており、大きな変動はありません。予測線の差異が、異なるモデルのアプローチを反映しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび影響**
– 人々はこのデータを見て、経済的余裕が安定していると感じるかもしれませんが、潜在的なリスクや機会に注意が必要です。予測の違いが示すように、異なる要因が将来の結果に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスでは、どのモデルの予測を基に対策を練るかが重要となります。政策決定者にとっては、外れ値が示唆するリスクや機会を検討する必要があります。
この分析は、予測モデルの有効性とリスク評価の重要性を強調しています。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視点からグラフの分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいの傾向を示しています。おおよそ0.65から0.75の範囲内で一定しています。
– 決定木による予測（青の線）は、実績と重なるように一定を保っています。
– ランダムフォレストによる予測（紫の線）は、初期に急激な上昇の後、1.0近くで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、異常値とされる点がいくつか観察され、黒い円で囲まれています。これは何らかの理由で一時的に健康スコアが大きく変動したことを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点が実際の健康スコアで、黒い円はその中で異常値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲として示され、実績データと多少の重なりがあります。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと決定木による予測データは密接に一致していますが、ランダムフォレストの予測はこれらとは大きく異なり、過剰な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的狭い範囲に集中しており、決定木の予測がこの範囲に一致していることから、確度の高い予測といえます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に捉えるのは、実績データの安定性と、異常値が何を意味するのかという点です。急激な変動がなければ、個人の健康状態は比較的一貫していると結論できます。
– ビジネスや社会に対する影響としては、予測モデルの精度向上が必要です。特にランダムフォレストの予測が実績値よりも大幅に高い結果を示しているため、再評価が必要となります。これにより、効率的な健康管理やリソース配分が可能になります。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間の推移を表しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド:**
– 実績AIのスコア（青色）は、期間の初めには0.6付近で横ばいであることが見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期間の途中から導入され、線形回帰による予測は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い輪で囲まれたデータポイントは外れ値として認識されています。これらは他のデータポイントと比較して異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味:**
– 青い点は実際のデータ（実績AI）を示しており、実際に観測された心理的ストレスのレベルを表しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データに基づいた予測が異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われ、それぞれ異なる傾向があります。線形回帰は上昇トレンドを示しているのに対し、決定木とランダムフォレストはあまり変化を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績のスコアは期間の初めに集中しており、その後の予測スコアとの相関が視覚的に示されていますが、異なる予測モデル間での傾向に違いがあります。
6. **直感的な印象やビジネス・社会への影響:**
– 多くの人は、初めの横ばい状態の後の急な予測の増加（特に線形回帰によるもの）を不安定さの兆候と感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、このストレスの上昇トレンドが個人のパフォーマンスや健康に影響を与える可能性があるため、職場でのストレス管理やサポートが重要になるかもしれません。
– 予測の信頼性を高めるために、データの外れ値への対処やモデル選定の見直しが求められるかもしれません。
このグラフは、ストレスの管理における予測精度の重要性と異常値の影響を理解するための良い基盤を提供しています。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 初期（約一週間）のデータは0.6から0.8の間で変動していますが、次第に0.8付近に収束しています。
– その後、予測データでは、複数のモデルによる予測が一定に保たれていることが示されています（線形回帰、決定木回帰は横ばいに、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇後に横ばい）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、一部のデータが異常値としてマークされており、これらは0.6に近い初期のデータです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、特に初期にばらつきが見られます。
– 黒枠の点は異常値として表示され、この解析では特に初期のデータに存在します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、これはxAI/3σによるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ若干異なる傾向を示していますが、最終的な動きは大きく変わりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは時間の経過とともに安定し、予測モデルもそれを反映して横ばいを示しています。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 初期の変動や異常値は、導入や試行期間中における調整の必要性を示唆しています。
– 予測の安定性は、システムやプロセスが成熟し、予測可能な状態に移行したことを意味します。
– 社会やビジネスにおいては、初期のばらつきを柔軟に受け入れつつ、後の安定した予測に基づく意思決定が重要です。この安定性は信頼感を醸成し、計画的なアプローチに寄与するでしょう。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の最初の約1週間にわたって若干の変動がありますが、その後は安定しています。
– 予測データ（線）は予測AIの手法に応じて安定した直線を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたデータポイントが外れ値として示されています。これらは最初の1週間に集中していますが、その後は確認されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績（実績AI）。
– 黒い円：外れ値。
– 予測の不確かさを示す灰色の領域は、実績データの最初の部分に限定され、その後消えます。
– 予測は3つの異なるAIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルは異なる方法で予測しているものの、それぞれが時系列を安定化させ、データの安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は最初の1週間で広がりがあるものの、その後は安定しています。
– 予測データの中ではランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示し、他の2つのモデルは似たような予測を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データに見られる外れ値は、特定の要因（社会的変化や制度の変更など）が短期間に影響を与えたことを示唆しています。
– 予測モデルの信頼性が、どのモデルを選択するかに影響を与える可能性があります。ランダムフォレストモデルがより高い予測を示しているため、これを使用することでリスクを軽減できる場合があるかもしれません。
全体として、このグラフは短期間における社会の公平性や公正さの評価がどの程度安定しているかを示し、予測モデルの選択がその評価の結果にどのように影響を与えるかを考察する上で有用です。予測と実績の安定性は、政策立案者が判断を下す際に役立ちます。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めにおおよそ0.8付近で安定しています。時間の経過とともに明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には、特定の期間、他の点よりも高いあるいは低い実績点がプロットされ、これが外れ値として丸で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、紫やピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさ（信頼区間）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測線（定数水準線型）は実績データと合致しており、これに基づく予測がしっかり描かれています。また実績データ周辺の不確かさ範囲も予測の信頼性を補強しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特段、実績データ間に周期性や相関の強い散布パターンは見られません。実績と予測の間では概ね整合が取れているように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、現状のWEIスコアが安定していることを示しています。予測がこのまま推移するなら、持続可能性および自治性の指標としては信頼性が高く、安心感を与えるものとなり得ます。
– 外れ値があることで、特定の事象や変化があった可能性を示唆しており、それにより予防的あるいは改善のための措置を検討する契機となります。
全体として、現実のデータと予測の線が一致しており、今後の持続可能性と自治性の取り組みに対する予測を支持するための価値ある視点を提供しています。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績データ**（青い点）は、初期にかけて若干の上昇が見られます。その後、一定の値で横ばい状態です。
– **予測データ**では、特にランダムフォレスト回帰（紫線）は一定の値で推移しており、今後安定した状態が続くと予想されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データ（7月初旬）には複数の外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。これは特定の出来事や測定誤差によるものかもしれません。
– それ以外の期間には目立った急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**は実際のデータを示しており、これは実績を表します。
– **赤い「×」**は何らかの予測データを示し、これは予測AIによる予測結果を表示します。
– **紫の線**（ランダムフォレスト回帰）は、今後の傾向を示す予測であり、安定した高いスコアを示しています。
– **グレーの範囲**は予測の不確かさの範囲を示しており、ここでは比較的狭い範囲にあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データが重なる部分での安定性が高く、予測が現実を反映している可能性が高い。そして、どの予測モデルも最終的に同様の安定した値に収束しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期段階の実績データは予測不確実性の範囲内にほとんど収まっており、モデルの精度が高いと考えられます。
– 外れ値は部分的な偏差を示しているものの、予測が全体的なトレンドをうまく捉えていると言えます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会的影響**: WEI（社会基盤・教育機会）の指標は、一般的に一定の高い水準を維持しているため、社会基盤や教育機会がしっかり支えられていると考えられます。
– **ビジネスインパクト**: 安定した教育機会や社会基盤は、企業の中長期的成長に寄与します。予測に基づく安定は、戦略立案の際のリスク軽減に繋がります。
このグラフからは、安定した社会基盤の維持が示唆され、人々や企業にとって安心感をもたらすと推察されます。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は期間中、時々フラットに見られるが、全体の傾向としては大きなトレンドが確認できない。最初の方に若干のばらつきが見られる。
– 予測は、異なる手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で描かれており、ランダムフォレストの予測は最も高く、線形回帰が最も低い。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い円で囲まれた点が外れ値として示されている。これは他の実績値と比べて大きく異なっている値である。
– 外れ値がいくつか存在しているが、期間全体で目立った急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、その変動を表している。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績がこの範囲内に収まる可能性が高いことを示唆。
– 紫の線は異なる予測モデルによる予測値を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値は実績値によって変動し、異なる手法での予測結果の違いは明確である。特にランダムフォレストは他の予測手法よりも高い値になっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関関係から、過去のデータを基にした予測の信頼性について考察できる。
– 初期の実績値にはばらつきが多いが、予測がフラットである点から、長期的には安定している可能性。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会WEIのスコアが安定することは、共生・多様性・自由の保障が保たれていることを示している。
– 外れ値の存在は、短期間の間に起こりうるリスク要因を示しているため、分析や監視が必要。
– ビジネスや政策決定において、安定した予測は計画に貢献するが、現在の変動や外れ値への対応策も求められる。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフから得られる洞察を示します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体として、時間帯ごとに色が異なり、特定の日付に明るい色（黄色）が強くなっていることが観察できます。これにより、特定の時間帯や日にWEIスコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-06と2025-07-07で明るい色が見られ、WEIスコアが急激に上昇したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの高低を示しています。色の濃淡によりスコアの変化を視覚的に把握できます。黄色は高スコアを示し、紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別にスコアが異なり、一定のパターンが見られます。深夜から早朝にかけてスコアが低く、日中にかけてスコアが上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかに、特定の時間帯にスコアが集中して高くなる傾向があり、特定の日にその影響が強く現れています。
6. **人間の直感・ビジネスや社会への影響**:
– ビジネスの観点からは、日中の特定の日に活動が活発になる可能性を示唆しているため、営業戦略やサービス提供時間の最適化に活用できるでしょう。
– 社会的視点では、イベントや特別な出来事がこのタイミングで頻繁に発生しているのかもしれません。
総じて、この時系列データは、社会活動やビジネス施策の計画に役立つ洞察を提供します。paque
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
視覚的な特徴と洞察について分析します。
1. トレンド:
– 7時台に注目すると、最初は低く、日を追うごとにスコアが高くなっています。
– 他の時間帯（15時、16時）はそれほど顕著なトレンドはなく、スコアはほぼ横ばいです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月7日と7月8日の7時台のスコアは非常に高く、他の日と比べて急激に上昇しています。
– 16時台では、7月6日から7月7日にかけて急激に増加しています。
3. 各プロットや要素:
– 色の変化はスコアの高低を示しており、明るい黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各時間帯ごとのスコアは一貫して変動しているが、特に7時台で大きな改善が見られる点が注目されます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 同じ時間帯内で日ごとに変動が見られ、特に特定の日にスコアが高くなっていることが周期的なパターンを示しています。
6. 直感と社会・ビジネスへの影響:
– 7時台の上昇は、朝の活動や仕事開始時の効率向上を示している可能性があります。これはワークライフバランスの改善や新しい習慣形成の成果である可能性があります。
– 企業や社会運営において、このような時間的なスコアの変動を分析することで、最適な施策の時間を見極めるのに役立てることができます。
このヒートマップを見ることで、特定の時間帯での効率やパフォーマンスの向上が図られている可能性が示唆され、企業戦略や日常の活動の改善に役立てることができます。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間内の特定の時間帯に着目すると社会WEI平均スコアに上昇と下降のパターンが見られますが、全体として明確な上昇または下降のトレンドは見えにくいです。周期性についても明確なパターンは見つかりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日には全体的に明るい色、特に黄色（0.90以上）が登場しており、急激な変動を示しています。この日は他と異なる要因があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは社会WEI平均スコアを示し、暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。時間帯が横軸、日付が縦軸に配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時刻の異なる日を比べると、スコアに変動があります。これは、特定の日に何かしらの社会的または環境的要因が影響を与えた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な正または負の相関関係は視覚的には確認できませんが、時間帯や特定の日付における変動が目立ちます。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間の観察者にとって、このヒートマップは社会活動の時間帯や特定の日に焦点を当てるのに適しています。例えば、特定の日の午後に特異な社会活動があったと仮定する場合、さらなる調査の起点となるでしょう。
– ビジネスや社会的影響としては、異常に高いまたは低いスコアが見られる場合、何らかのイベントや問題があった可能性があるため、これを基にすることで適切な対応策を検討できます。
このヒートマップは、社会のダイナミックな活動や傾向を把握するための有用なツールです。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## ヒートマップ分析
### 1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
ヒートマップは相関関係を視覚化したもので、トレンドというよりは、異なる項目間の相関の強さを示しています。各項目が30日間にわたってどのように関係していたかを示すもので、個別の上昇や下降トレンドはこのグラフからは分かりません。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップには時系列データではなく、相関関係を示す静的な情報が記載されています。そのため、外れ値や急激な変動は直接的には示されていません。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
ヒートマップの色の強さは相関の強さを示しています。赤色に近いほど正の強い相関を持ち、青色に近いほど負の相関です。白は相関がないことを示します。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
このヒートマップは主に全ての項目の相関関係を視覚化することを目的としているため、時系列データの関係性は直接示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **総合WEI** は他の多くの項目と強い正の相関を持っています。特に、**社会WEI平均**（0.95）や**個人WEI平均**（0.91）と高い相関を示しています。
– **個人WEI（経済的余裕）** は他の項目と比較的低い相関であることが示されています。
– **個人WEI（心理的ストレス）** と **個人WEI（自由度と自治）** の間にも注目すべき高い相関（0.81）があります。
### 6. このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察
– 相関が強い項目の組み合わせ（例：総合WEIと社会WEI平均）は、社会や個人の幸福度や満足度に密接に関わっている可能性があります。
– 経済的余裕が他のWEI項目と低い相関を示していることは、経済的側面が心理的・社会的側面と必ずしも直接的にリンクしていないことを示唆しています。これにより、政策立案者やビジネスリーダーが異なる観点で施策を講じる必要性を示唆します。
このヒートマップを見ることで、社会的な要素が個人の心理的・社会的な要素にどう影響を及ぼしているかの理解を深めるのに役立ちます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値は全体的にやや高い値を示しており、多くのカテゴリが0.7〜0.9の範囲内に収まっています。
– 個人WEI（経済的余裕）と心理的ストレスにおいては、中央値の低下が見られ、課題を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのボックスプロットに外れ値が見られるが、個人WEI（経済的余裕）と心理的ストレスで特に顕著です。これは、一部の対象が他と大きく異なる状況にある可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– バリエーションの大きさは、WEIスコアの分散を示しており、カテゴリ間での安定性や不均一性を反映しています。
– 色分けは、異なるWEIタイプを視覚的に区別して理解を助けています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各WEIタイプのスコア分布自体は時系列ではないため、期間中の変化は直接示されていないが、比較を通じて異なるカテゴリ間でのスコアのばらつきを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、社会WEI（公平性・公正さ）と共生・多様性、自立の精神など、社会的要因に関連したスコアは高く、安定した印象を受けます。
– 個人WEI（経済的余裕）においては、スコアがより低く、分布も広いことから個人間での経済的な不均一さがあるようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから、心理的ストレスや経済的余裕の面に改善の余地があることが感じ取れます。これは個人の幸福感や社会の安定に直接影響を与える可能性があります。
– 社会的な要因が比較的高いスコアを示していることは、社会システムや政策が一定の効果を上げていることを示唆しており、これを基盤にさらに改善策を検討する価値があります。
全体として、このグラフは個人と社会の複合的なバランスを示しており、それぞれの要因の改善が全体のWEIスコア向上に寄与する可能性を示唆しています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
こちらのグラフについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、データは一方向にまとまって進むというよりは、散らばっている印象です。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上に位置するデータポイントは他のデータからやや離れており、外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 主成分分析（PCA）の結果を示すプロットであり、第1主成分が全体の75%の変動を説明していることから、第1主成分がデータにおける主要な変動要因であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフ自体は30日間のデータを包含していますが、時系列の情報が直接的に示されているわけではありません。相関の強いデータの集合や、分布のパターンが観察ポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはランダムに散らばっているため、強い相関があるわけではなく、データ間で異なる傾向を含んでいる可能性があります。また、密度が高い部分と低い部分があるため、特定の主成分に対して重きを置いているデータも存在します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 主成分の分布から、データに占める大部分のバリエーションが第1主成分に集中していることが、人々の生活や社会的要因に何らかの影響を与える可能性があります。将来的な分析の基礎として、より深く理解を進めることで、社会行動の予測やビジネス戦略の立案に役立つかもしれません。
このグラフでは、一般的なトレンドや関連性を見つけるのは難しいですが、データの構造を理解する手助けとなりうるでしょう。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
